## PENERAPAN KOMPRESI CITRA DIGITAL DENGAN METODE KUANTISASI WARNA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS PADA WEBSITE PEDULI SEKITAR
Sara Famayla Florentin 1) , Muhammad Ainur Rony, S.Kom., M.T.I 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : sarafamayla@gmail.com 1) , ainur.rony@gmail.com 2)

## Abstrak
Peduli  Sekitar  memiliki  permasalahan  dimana  server    nya  memiliki  kapasitas  penyimpanan  yang terbatas. Sedangkan sekarang ini ukuran data multimedia  seperti citra semakin  besar ukurannya. Ukuran dari server    Peduli  Sekitar  adalah  40GB  dengan  pengguna  lembaga  sosial  untuk  sekarang  ini  sebanyak  78.  Sudah tersimpan 8.1MB data citra dari pengguna, dengan ukuran antara 7.8 MB hingga 4.3 MB. Salah satu solusi dari pemasalahan  ini  adalah  dengan  melakukan  pemampatan  (kompresi).  Kompresi  yang  akan  digunakan  adalah kompresi  dengan metode kuantisasi  warna menggunakan algoritma k-means. Metode kuantisasi  warna dengan algoritma  k-means  menggunakan  jarak  square  euclidean  untuk  pengukuran  jarak  pada  setiap  data  dengan Centroid,  Centroid  merupakan  titik  pusat  yang  merepresentasikan  kelompok/kluster  warna.  Penulis mengimplementasikan  kompresi  pada  pendaftaran  Lembaga  Sosial  di  website  Peduli  Sekitar.  Dimana  saat mendaftar, Lembaga Sosial harus mengunggah citra Lembaga Sosial itu sendiri. Nanti nya citra ini akan dipakai kembali oleh web admin peduli sekitar untuk penentuan apakah Lembaga Sosial yang mendaftar valid atau tidak, serta aplikasi mobile Peduli Sekitar Demawan dan Lembaga Sosial. Setelah dilakukan uji coba, dapat disimpulkan bahwa  kompresi  citra  digital  dengan  metode  kuantisasi  warna  menggunakan  algoritma  k-means  dapat menghasilkan  rata-rata  rasio  kompresi  citra  sebesar  62,23  %  dengan  format  citra  *.jpg/*.jpeg  dan  80,14% dengan format citra *.png.
Kata kunci: Kompresi ,k-means, Kuantisasi, Citra
1. PENDAHULUAN
Seiring dengan semakin berkembangnya teknologi informasi, multimedia juga ikut berkembang.  Multimedia  dapat  berupa  text,  citra, audio,  dan  video.  Citra  merupakan  salah  satu komponen yang sangat penting dalam penyajian data dan  informasi  visual.  Pada  umumnya  dalam merepresentasikan citra membutuhkan tempat penyimpanan yang cukup besar.
Pada website Peduli Sekitar terdapat proses pendaftaran  Lembaga  Sosial,  yang  membutuhkan data  citra  dari  Lembaga  Sosial.  Data  tersebut    akan disimpan  pada server Peduli  Sekitar.  Kapasitas server Peduli  Sekitar  adalah  40  GB.  Memiliki user Lembaga  Sosial  sebanyak  78,  dengan  paling  kecil menyimpan citra dengan ukuran 7.8 KB dan, paling besar  menyimpan  4.3  MB.  Total  citra  yang  sudah tersimpan pada server Peduli Sekitar adalah 81 MB. Data  citra  yang  ada  pada server Peduli  Sekitar memiliki informasi. Namun pada suatu data terdapat bagian  yang  berulang  –  ulang  untuk  mewakili informasi  yang  sama.  Hal  ini  membuat  ruang  untuk menyimpan data pada server menjadi kurang efisien. Salah satu solusi dari permasalahan ini adalah dengan melakukan pemampatan citra.
Dengan proses kompresi citra, ukuran data citra menjadi  lebih  kecil.  Sehingga  ruang  untuk menyimpan  data  menjadi  lebih  efisien.  Salah  satu metode kompresi  citra  adalah  menggunakan  metode kuantisasi warna dengan algoritma k-means.
Berdasarkan Urian diatas penulis dapat merusmuskan  masalah  yang  akan  dibahas  dalam
penelitian  ini,  yaitu  bagaimana  cara  mengkompresi citra dengan  metode kuantisasi warna menggunakan algoritma  k-means?  Dan    seberapa  besar  rasio kompresi  yang  dapat  dihasilkan  metode  kuantisasi warna  menggunakan  algoritma  k-means?.  Jika permasalahan  sudah  diselesaikan  maka  akan  sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian yaitu dapat  menghemat  tempat  penyimpanan  pada server Peduli  Sekitar.  Dengan  cara  mengkompresi  citra digital menggunakan  metode  kuantisasi  warna dengan algoritma k-means pada citra yang di upload oleh lembaga sosial saat mendaftar di website Peduli Sekitar. Sehingga citra yang di upload menjadi lebih kecil ukurannya.
2. METODE  PENELITIAN
2.1. Pengertian Citra Digital
Citra digital merupakan  citra  yang  diolah  oleh komputer, sebuah citra digital berisi nilai – nilai real maupun  komplek  yang  direpresentasikan  dengan deretan bit tertentu. Pengolahan yang dapat dilakukan terhadap citra digital antara lain adalah menampilkan bentuk  gambar,  melakukan  perubahan  terhadap gambar( image  editing ),  dan  percetakan  citra digital keatas media berupa kertas.
Citra digital terdiri  dari  pixel-pixel  berukuran kecil  yang  membentuk  suatu  gambar  yang  dapat dilihat  oleh  mata  manusia.  Setiap  pixel  mewakili tidak  hanya  1  titik  dalam  sebuah  citra  melainkan sebuah bagian berupa kotak yang merupakan bagian terkecil (sel). Semakin tinggi resolusi citra maka akan semakin tinggi pula tingkat detail dari citra tersebut.
Sebuah  citra digital dalam  sebuah  komputer dinyatakan dalam bentuk matriks 2D, dimana elemen matriks  disebut  pixel  dan  nilai  dari  setiap  elemen matriksnya    menyatakan    intensitas  atau  warna. Gambar 2.1 merupakan bentuk matrik dari suatu citra digital.  Bila  matriks    ini    mewakili    sebuah    citra graylevel ,    maka  nilai    elemen    matriks    (pixel) menyatakan    tingkat    keabuan    citra.    Namun,    bila matriks  ini  mewakili sebuah  citra  berwarna,  maka nilai elemen matriks menyatakan  warna.
Gambar 1. Representasi Matrik Citra Digital

## 2.2. Jenis - Jenis Citra Digital
Berdasarkan  nilai  pixelnya  citra digital dapat dibedakan menjadi :
a. Citra Biner
Citra yang terdiri dari 2 macam warna saja hitam dan putih, atau biasa disebut dengan citra monokrom. Hanya  dibutuhkan  1  bit  untuk  mewakili  nilai  setiap pixel dari citra ini.
b. Citra Grayscale
Hanya  memiliki  1  nilai  kanal  pada  setiap pixelnya. Red , Green , Blue memiliki  tingkat intensitas  yang  sama.  Warna  yang  dimiliki  citra  ini adalah hitam, keabuan, dan putih.
c. Citra Warna
RGB adalah suatu model warna yang terdiri dari merah,  hijau,  dan  biru,  digabungkan  dalam membentuk  suatu  susunan  warna  yang  luas  [1]. Setiap pixel dari citra warna hanya diwakili oleh 8 bit dengan  jumlah  warna  maksimum  yang  dapat digunakan adalah 256 warna
2.3. Kompresi Data Citra
Kompresi  Citra  adalah  kompresi  data  yang dilakukan terhadap citra digital dengan tujuan untuk mengurangi redudansi dari data yang terdapat dalam citra  sehingga  dapat  disimpan  atau  ditransmisikan secara  efisien.  Hal  ini  nantinya  akan  berpengaruh pada  waktu  pengiriman  citra  yang  menjadi  lebih singkat. Secara umum kompresi dapat dibagi menjadi dua berdasarkan kandungan informasi pada citra hasil yaitu kompresi lossless dan kompresi lossy. Pada kompresi lossless informasi yang terkandung  pada  citra  hasil  sama  dengan  informasi pada  citra  asli.  Citra  hasil  proses  kompresi  dapat dikembalikan  secara  sempurna  menjadi  citra  asli, tidak  terjadi  kehilangan  informasi,  tidak  terjadi kesalahan  informasi.  Oleh  karena  itu  metode  ini disebut  juga error  free  compression .  Sedangkan kompresi lossy dalam  prosesnya  mengijinkan terjadinya  kehilangan  sebagian  data  tertentu  dari sebuah  citra,  sehingga  dapat  menghasilkan  rasio kompresi  yang  tinggi.  Apabila  citra  yang  sudah dikompresi  direkonstruksi  kembali  maka  hasilnya
tidak sama dengan citra aslinya, tetapi informasi tidak sampai berubah atau hilang.
Ada  beberapa  pendekatan  citra  yang  dapat digunakan untuk melakukan kompresi antara lain: a. Pendekatan Statistik
Kompresi  citra  berdasarkan  pada  derajat keabuan( gray  level )  dari  pixel  –  pixel  dalam keseluruhan citra.
b. Pendekatan Ruang
Kompresi  citra  yang  memiliki  kelompok- kelompok pixel berderajat kaabuan yang sama.
c. Pendekatan Kuantisasi
Kompresi  citra  dengan  mereduksi  jumlah derajat kabuan yang ada pada citra d. Pendekatan Fraktal Kompresi  citra  berdasarkan fractal  generating function
e. Pendekatan Transformasi Wavelet
2.4. Rasio Kompresi Citra
Rasio  Kompresi Citra adalah ukuran persentase citra  yang  telah  berhasil  dimampatkan  .  Secara matematis rasio pemampatan citra dituliskan sebagai berikut.
(2.1)
Misalkan rasio kompresi adalah 50% , ini berarti 50% dari citra semula telah berhasil dimampatkan [2].

## 2.5. Kuantisasi Warna
Metode  kuantisasi  bekerja  dengan  mengurangi jumlah  intensitas  warna,  sehingga  jumlah  bit  yang digunakan untuk merepresentasikan citra berkurang. Oleh  karena  jumlah  bit  berkurang  maka  ukuran  file menjadi lebih kecil. Dengan berkurangnya intensitas warna, ada informasi yang hilang dari citra awal. Hal ini  menyebabkan  metode  ini  termasuk  dalam kompresi lossy,  sehingga  citra  yang  sudah dikompresi sulit didekompresi kembali.
Proses  kuantisasi  warna  secara  garis  besar dibagi menjadi dua fase utama [3]:
a. Desain  Palet:  adalah  fase  untuk  memilih sekumpulan  warna  citra  yang  dianggap  mampu mewakili citra asli
b. Pemetaan pixel: adalah fase untuk menandai setiap pixel  sesuai  dengan  palet.  Setiap  pixel  pada  citra asli, dipetakan kewarna terdekat dalam palet.
Metode  kuantisasi  warna  secara  umum    dapat dibedakan  menjadi  2  kategori  yaitu  Metode  bebas yang  menggunakan  palet  yang  telah  ditentukan, bukan diambil dari suatu citra tertentu. Metode tidak bebas, palet ditentukan berdasarkan distribusi warna citra. Metode tidak bebas dikategorikan menjadi dua yakni preclustering (tak seragam)  dan postclustering (seragam).  Metode preclustering didasarkan  pada analisis  statistic  distribusi  warna  citra.  Metode  ini diinialisasikan  dengan  menentukan  klaster  tunggal yang  mengandung  semua  pixel  citra.  Metode postclustering diinialisasi dengan menentukan klaster tunggal  N  ,  dimana  tiap  klaster  mengandung  satu pixel  citra.  Yang  termasuk  anggota postclustering
antara lain : k-means, minmax, competitive learning, fuzzy c-means, BIRCH, dan self-organized map. 2.6. Algoritma K-Means
Algoritma  k-means  merupakan  salah  satu metode  Data  Mining  yag  bersifat  tanpa  arahan ( unsupervised ).  K-means  berusaha  mempartisi  data yang  ada  kedalam  kluster/kelompok,  sehingga  data yang  memiliki  karakteristik  sama  dikelompokan  ke dalam satu kluster yang sama dan data yang memiliki karakteristik  berbeda  di  kelompokan  ke  dalam kelompok yang lain.
Secara  garis  besar  tahapan  algoritma  k-means adalah :
a. Menentukan jumlah kluster, jumlah kluster adalah jumlah  kelompok  data  yang  akan  dibuat  atau dihasilkan
b. Membangkitkan Centroid awal. Centroid awal  di peroleh secara acak, dan jumlah Centroid sebanyak kluster yang dibuat. Centroid awal merupakan titik pusat kluster pertama atau awal pusat kluster. c. Menghitung jarak data ke masing masing Centroid
. Perhitungan  jarak  yang  digunakan  adalah square euclidean .  Pada  perhitungan  jarak  ini  kesamaan jumlah  kuadrat  perbedaan  tanpa  akar  kuadrat. Formulanya sebagai berikut [4] :
(2.71)
d. Kelompokan  data  ke  masing-masing Centroid berdasarkan jarak terdekat.
e. Bangkitkan Centroid baru  dengan  menghitung rata-rata semua data dalam masing masing kluster. Formulanya sebagai berikut [5]:
(2.72)
f. Ulangi langkah c, d, e hingga kondisi kovergen tercapai. Kondisi konvergen adalah ketika kelompok baru sama dengan kelompok sebelumnya.

## 2.7. Analisis dan Penyelesaian Masalah
Pada  website  Peduli  Sekitar  terdapat  proses pendaftaran  Lembaga  Sosial,  yang  membutuhkan data  citra  dari  Lembaga  Sosial.  Data  tersebut    akan disimpan pada server Peduli Sekitar. Kapasitas sever Peduli Sekitar adalah 40 GB. Memiliki user Lembaga Sosial sebanyak 78, dengan paling kecil menyimpan citra  dengan  ukuran  7.8  KB  dan,  paling  besar menyimpan 4.3 MB. Total citra yang sudah tersimpan pada server Peduli Sekitar adalah 81 MB. Data citra yang  ada  pada server Peduli  Sekitar  memiliki informasi.  Namun  pada  suatu  data  terdapat  bagian yang berulang – ulang untuk mewakili informasi yang sama.  Hal  ini  membuat  kinerja  dan  ruang  untuk menyimpan data pada server menjadi kurang efisien.
Permasalahan  tersebut  dapat  diselesaikan dengan  adanya  proses  kompresi  pada  saat  lembaga sosial mendaftar pada website Peduli Sekitar. Metode kompresi yang digunakan adalah Metode Kuantisasi warna  menggunakan  algoritma  k-means  pada  citra. Sehingga  saat  data  citra  di  simpan  ke serve r  Peduli Sekitar, ukuran citra sudah lebih kecil.
2.8. Flowchart dan Algoritma Program Berikut  ini  adalah Flowchart Halaman Home . Flowchart ini  ditampilkan  pertama  setelah  alamat website  Peduli  Sekitar  dipanggil. Flowchart bisa dilihat pada Gambar 2 di bawah ini:
Gambar 2 : Flowchart Halaman Home Flowchart  pada  Gambar  2  menjelaskan  alur proses  halaman Home. Algoritma  proses  halaman Home dari flowchart di atas :
1. Start
2. Tampil Halaman Home
3. Input Pilih
4. If Pilih = Pendaftaran Yayasan then
5. Tampilkan Halaman Pendaftaran Yayasan
6. Else If Pilih = Berita then 7. Tampilkan Halaman Berita 8. Else 9. Kembali Ke Halaman Home 10. End If 11. End
Gambar 3 : Flowchart Halaman Pendaftaran
Yayasan
Flowchart pada  Gambar  3  merupakan  alur proses  Pada  halaman  Pendaftaran  Yayasan.  Pada halaman  ini  terdapat  proses  kompresi  citra.  Berikut ini algoritma proses halaman pendaftaran yayasan:
1. Tampil Halaman Pendaftaran Yayasan
2. Input Form Pendaftaran Yayasan
3. Input Foto
4. Proses Kompresi
5. Input Pilih
6. If Pilih = Simpan then 7. Cek data yang diinput 8. If Data yang diinput != null then 9. If Confirm_Password == Password then 10. Proses Simpan 11. Tampil Notifikasi “Berhasil Mendaftar” 12. Kembali ke Halaman Pendaftaran Yayasan 13. Else 14. Tampil Notifikasi “ Confirm Password dan Password Tidak Sama” 15. Kembali ke Halaman Pendaftaran Yayasan 16. End If 17. Else 18. Tampil Notifikasi “Masih ada field yang kosong” 19. Kembali ke Halaman Pendaftaran Yayasan 20. End If 21. Else 22. Kembali ke Halaman Pendaftaran Yayasan 23. End if

## Gambar 4 : Flowchart Halaman Yayasan
Flowchart pada  Gambar  4  merupakan  alur proses  Pada  halaman  Yayasan.  Pada  halaman  ini terdapat  daftar  yayasan  yang  sudah  mendaftar. Berikut ini algoritma proses halaman yayasan:
1. Tampil List Yayasan
2. Input Pilih
3. If Pilih = Ubah then
4. Tampil Data Yayasan
5. Else If Pilih = Hapus then 6. Tampil Notifikasi “Apakah Ingin Menghapus Yayasan?” 7. Input Pilih 8. If Pilih = Iya then 9. Menghapus Yayasan 10. Tampil Notifikasi “Yayasan Sudah Terhapus” 11. Kembali Ke List Yayasan 12. Else if Pilih = Tidak then 13. Kembali Ke List Yayasan 14. Else 15. Kembali Ke List Yayasan 16. End if 17. Else 18. Kembali Ke List Yayasan
19. End If
Gambar 5 : Flowchart Halaman Validasi Yayasan Flowchart pada  Gambar  5  merupakan  alur proses  Pada  halaman  Validasi  Yayasan.  Pada halaman ini bisa dilihat detil informasi dari Yayasan, termasuk citra yang sudah dikompresi pada halaman pendaftaran  Yayasan.  Berikut  ini  algoritma  proses halaman Validasi Yayasan:
1. Tampil Data Yayasan 2. Input Status 3. Input Pilih
4. If Pilih = Ubah then 5. Perubahan Data 6. Mengirim E-mail Ke Yayasan, Valid atau Tidak 7. Tampil Notifikasi “Data Yayasan Berhasil Diubah” 8. Kembali Ke List Yayasan 9. Else If Pilih = Reset then 10. Mengembalikan Data 11. Kembali Ke Data Yayasan 12. Else 13. Kembali Ke Data Yayasan
14. End if
Flowchart pada  Gambar  6  merupakan  alur proses  Pada  halaman  Validasi  Yayasan.  Pada halaman ini bisa dilihat detil informasi dari Yayasan, termasuk citra yang sudah dikompresi pada halaman pendaftaran Yayasan.

## Gambar 6 : Flowchart Algoritma K-Means
Berikut ini algoritma proses halaman Validasi Yayasan:
1. Start 2. Menentukan Jumlah Kluster
3. Membangkitkan Centroid awal secara acak
4. Menghitung  jarak masing-masing data ke
Centroid
5. Pengelompokan Data berdasarkan jarak
terkecil
6. If kelompok baru == kelompok lama then 7. Selesai 8. Else 9. Membangkitkan Centroid baru 10. Kembali ke baris 4 11. End If 12. End
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Layar
Berikut  ini  adalah  tampilan  layar  halaman Pendaftara Yayasan. Pada halaman ini terdapat proses kompresi  dai  citra  yang  diupload  oleh  Lembaga Sosial atau Yayasan.
Gambar 7 : Tampilan Layar Halaman Pendaftaran Yayasan
Gambar 8 : Tampilan Layar Halaman Yayasan Pada Gambar 8 terdapat list Yayasan / Lembaga Sosial  yangsudah  mendaftar pada Gambar 7. Ketika memilih  tombol  ubah  maka  akan  mengarahkan  ke halaman Validasi Yayasan seperti pada Gambar 9.

## Gambar 9 : Tampilan Layar Halaman Validasi Yayasan
Pada  Gambar  9  terdapat  detil  informasi mengenai  Yayasan.  Dapat  ditentukan  apakah Yayasan atau Lembaga Sosial ini valid atau tidak. 3.2. Pengujian Program
Program  akan  diuji  pada  citra  dengan  format *.jpg/*.jpeg dan, *.png , masing masing format akan diuji coba menggunakan kluster dengan jumlah 5 dan 10.
Tabel 1 : Hasil Uji Coba Citra Dengan Format Citra
*.jpg/*.jpeg For mat Citr a K Citra Awal Citra Hasil  Rasio Kompr esi *.jpg/ *.jpe g 10 228 KB 136 KB 40,35% 768 KB 220 KB 71,35% 1,24 MB 504 KB 60,31% 2 MB 312 KB 84,77%
3,59 MB 4,44 MB
-23,68% 4,47 MB 1,02 MB 77,18% 5,71 MB 2,18 MB 61,82% 6,00 MB 1,76 MB 70,67% 7,70 MB 4,00 MB 48,05% 9,38 MB 6,31 MB 32,73% 10,0 MB 5,21 MB 47,90% 11,5 MB 3,47 MB 69,83% 5 228 KB 56,0 KB 75,44% 768 KB 144 KB 81,25% 1,24 MB 280 KB 77,95% 2 MB 112 KB 94,53% 3,59 MB 2,88 MB 19,78% 4,47 MB 624 KB
86,37%
5,71 MB 1,51 MB 73,56% 6,00 MB 1,05 MB 82,50% 7,70 MB 2,76 MB 64,16% 9,38 MB 4,27 MB 54,48% 10,0 MB 3,71 MB 62,90%
11,5 MB 2,37 MB 79,39% Rata-Rata Rasio Kompresi 62,23% Tabel 2: Hasil Uji Coba Citra Dengan Format Citra *.png Form at Citra K Citra Awal  Citra Akhir Rasio Komp resi
*.png 10 60,0 KB 52,0 KB 13,33% 500 KB 112 KB 77,60% 1,24 MB 296 KB 76,69% 2,04 MB 476 KB 77,21% 2,98 MB 376 KB 87,68% 4,00 MB 632 KB
84,57% 5,00 MB 1,33 MB 73,40%
6,11 MB 1,11 MB 81,83% 7,04 MB 1,44 MB 79,55% 8,28 MB 1,80 MB 86,96% 9,67 MB 780 KB 92,12% 10,1 MB 1,04 MB 89,70% 5 60,0 KB 40,0 KB 33,33% 500 KB 84,0 KB 83,20% 1,24 MB 212 KB 83,30% 2,04 MB 316 KB 84,87% 2,98 MB 240 KB 92,14% 4,00 MB 368 KB 91,02% 5,00 MB 956 KB 81,33% 6,11 MB 664 KB 89,39% 7,04 MB 792 KB 89,01%
8,28 MB 1,21 MB
85,39%
9,67 MB 456 KB 95,39%
10,1 MB 584 KB 94,35% Rata - Rata Rasio Kompresi 80,14%
3.3. 1

## Kelebihan
Ada  beberapa  kelebihan  yang  dapat  dijadikan catatan, diantaranya adalah:
a. Algoritma  k-means  yang  digunakan  di  website Peduli Sekitar mudah untuk di implementasikan
b. Waktu  yang  dibutuhkan  untuk  memampatkan citra di website Peduli Sekitar relatif cepat
3.4. Kekurangan
Ada  beberapa  kendala  jika  aplikasi  ini dijalankan, diantaranya adalah:
a. Gambar hasil kompresi dapat menjadi kurang bagus tampilannya .
b. Dengan  memberikan  K  yang  tetap  ,  jika  ada gambar  yang  tidak  cocok  dengan  K  nya  maka gambar yang dihasilkan akan bertambah besar.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian, dapat diambil beberapa kesimpulan:
a. Hasil  rata-rata  rasio  kompresi  citra  dengan metode kuantisasi warna menggunakan algoritma  k-means  adalah  62,23  %  dengan format  citra  *.jpg/*.jpeg  dan  80,14%  dengan format citra *.png.
b. Dilihat  dari  hasil  rata-rata  rasio  kompresi  nya citra  dengan  format  *.png  lebih  banyak  bagian citra nya yang terkompresi dibandingkan dengan citra dengan format *.jpg/*.jpeg.
c. Semakin  kecil  jumlah  kluster  maka  semakin besar rasio kompresi yang dihasilkan.
d. Dengan  memberikan  K  yang  tetap  ,  jika  ada gambar  yang  tidak  cocok  dengan  K  nya  maka gambar  yang  dihasilkan  akan  bertambah  besar, sehingga rasio kompresi nya menjadi minus.
5. DAFTAR PUSTAKA
[1] I.  W.  A.  Wijaya  and  A.  Kusumadewi,
"Penerapan Algoritma K-Means Pada Kompresi Adaptif Citra Medis," 2015.
[2]  J.  Bakara,  "Implementasi  Algoritma  LZW  dan Kuantisasi  Dalam  Kompresi  Citra  Digital," 2017.
[3]  Irwanto,  Y.  Purwanto  and  R.  Soelaiman, "Optimasi Kinerja Algoritma Klaterisasi K- Means untuk Kuantisasi Warna Citra," 2012.
[4]  R. L. Maylana, "Beberapa Metode Pautan Pada Analisis  Kelompok  Menggunakan  Jarak Euclidean dan Square Euclidean," 2014.
[5]  F.  Nasari  and  C.  J.  M.  Sianturi,  "Penerapan Algoritma  K-Means  Clustering  Untuk Pengelompokan Penyebaran Diare Di Kabupaten Langkat," 2016.